CNN模型评估：准确率、召回率和F1得分，全面评估模型性能

# 1. CNN模型评估基础

CNN模型评估是衡量模型性能的关键步骤，有助于确定模型的有效性和可靠性。评估指标为我们提供了量化模型表现的标准，使我们能够比较不同模型并做出明智的决策。在这一章中，我们将介绍CNN模型评估的基础知识，为深入理解后续章节奠定基础。

### 1.1 评估指标的作用

评估指标是用于衡量模型预测能力的数值。它们可以反映模型在不同任务上的表现，例如分类、目标检测和语义分割。通过评估指标，我们可以识别模型的优势和劣势，并采取措施进行优化。

### 1.2 评估指标的类型

有许多不同的评估指标可用于CNN模型，包括：

- 准确率：表示模型正确预测的样本数量与总样本数量之比。
- 召回率：表示模型正确预测的正样本数量与实际正样本数量之比。
- F1得分：准确率和召回率的加权平均值，综合考虑了模型的预测能力和查全率。

# 2. 准确率、召回率和F1得分

### 2.1 准确率

#### 2.1.1 定义和计算方法

准确率（Accuracy）是衡量分类模型性能最常用的指标之一。它表示模型正确预测样本数量与总样本数量的比值。

**计算方法：**

accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

其中：

* TP：真阳性（预测为正且实际为正）
* TN：真阴性（预测为负且实际为负）
* FP：假阳性（预测为正但实际为负）
* FN：假阴性（预测为负但实际为正）

#### 2.1.2 优缺点

**优点：**

* 直观易懂，容易解释。
* 适用于二分类和多分类任务。

**缺点：**

* 当正负样本数量不平衡时，准确率可能会被多数类样本主导，导致模型性能评估不准确。
* 无法区分模型预测为正的样本中，实际为正的比例（召回率）和预测为负的样本中，实际为负的比例（特异性）。

### 2.2 召回率

#### 2.2.1 定义和计算方法

召回率（Recall）衡量模型识别实际为正的样本的能力。它表示模型预测为正的样本数量与实际为正的样本数量的比值。

**计算方法：**

recall = TP / (TP + FN)

其中：

* TP：真阳性（预测为正且实际为正）
* FN：假阴性（预测为负但实际为正）

#### 2.2.2 优缺点

**优点：**

* 适用于二分类和多分类任务。
* 可以反映模型对正样本的识别能力。

**缺点：**

* 当正样本数量较少时，召回率可能会受到影响。
* 无法区分模型预测为正的样本中，实际为正的比例（召回率）和预测为负的样本中，实际为负的比例（特异性）。

### 2.3 F1得分

#### 2.3.1